• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.28 no.2
• /
• pp.230-237
• /
• 2023

Self-driving is a key technology of the fourth industry and can be applied to various places such as cars, drones, cars, and robots. Among them, localiztion is one of the key technologies for implementing autonomous driving as a technology that identifies the location of objects or users using GPS, sensors, and maps. Locilization can be made using GPS or LIDAR, but it is very expensive and heavy equipment must be mounted, and precise location estimation is difficult for places with radio interference such as underground or tunnels. In this paper, to compensate for this, we proposes an image retrieval using attention module and image segmentation maps using color images acquired with low-cost vision cameras as an input.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
• /
• 2003.03a
• /
• pp.98-98
• /
• 2003

비정질 실리콘 박막을 태양전지, 박막 트랜지스터, 이미지 센서, 컬러 디텍터 등에 적용하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 이중 태양전지에 적용하기 위한 비정질 실리콘 박막은 p/i/n 다이오드 구조를 형성하게 되는데, 태양전지의 효율을 증가시키기 위해 결정질을 형성하거나 실리콘 화합물 박막을 적용한다. 본 연구에서는 비정질 태양전지의 흡수층(absorption layer)으로 사용되는 수소화된 비정질 박막의 결정화에 수소의 희석비가 미치는 영향을 파악하고자 하였다. PECVD 장비로 실란(SiH$_4$)과 수소(H$_2$) 가스를 이용하여 실리콘 박막을 증착하였고, 수소의 희석비(dilution ratio)를 변화시켜 비정질 실리콘 박막 내에 결정질 실리콘이 형성되는 정도를 관찰하였다. SEM과 Raman Spectroscopy를 이용해 박막의 두께 및 결정화도를 측정하였다. 실란에 대한 수소의 희석비가 증가할수록 증착률은 낮아지지만, 결정화도가 높아지는 것을 관찰할 수 있었다. 본 연구에서 형성한 결정질 실리콘 박막을 태양전지의 흡수층에 적용하면 효율 증가에 크게 기여할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.10d
• /
• pp.306-311
• /
• 2007

본 논문에서는 Wireless Sensor Network상에서 전체 노드들의 lifetime을 증대시키기 위하여 "random한" 방식으로 cluster-head를 선출하는 LEACH 알고리즘이 가지고 있는 cluster-head 선출 과정에서 선출되는 수와 선출되는 노드들의 위치가 적절히 분산되지 않는 문제를 해결하기 위해 변형된 Graph Coloring 문제를 기반으로 노드의 위치 정보를 사용하지 않고 cluster-head를 적절히 분산하여 선출함으로써 효율적인 clustering을 하는 중앙처리 방식의 새로운 알고리즘 "GCCA : Graph Coloring based Clustering Algorithm for Wireless Sensor Networks" 을 제안한다. GCCA는 cluster-head가 선출되는 수를 일정하게 유지하고 선출되는 노드의 위치가 전체 network area에 적절히 분산되는 효과를 가져 옴으로 LEACH 알고리즘보다 에너지 효율이 증대됨을 실험을 통하여 보인다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
• /
• 2004.10a
• /
• pp.123-128
• /
• 2004

최근 디지털 카메라(Digital camera), 다중/고분광 영상(Mumltispectral/Hyperspectral image), LiDAR(Light Detection and Ranging), InSAR(Interferometric SAR)와 같이 지상을 보다 상세하고 높은 정확도로 지상을 매핑할 수 있는 센서들이 출현하고 있다. 이러한 다양한 정보 취득 자료를 충분히 활용하여 통합하기 위해서는 영상에 대하여 정확한 기하보정 또는 정사영상의 제작과 LiDAR 자료와 같은 경우 평면위치의 오차를 조정하여 다중자료들 간의 정확한 지형보정(Coregistration)이 필요하다. 본 연구에서는 AIR-MS 자료를 이용하여 즉, 항공기로부터 취득한 LiDAR(Height와 강도(Intensity) 자료), digital camera을 통합하고, 기존의 컬러항공사진 및 1:1000 수치지도를 이용하여 3D GIS 자료의 생성을 시도하였다.

• Journal of Integrative Natural Science
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.38-42
• /
• 2010

인간은 정보전달을 위하여 언어 이외에 동작, 표정과 같은 비언어적인 수단을 이용한다. 이러한 비언어적인 수단을 정확히 분석 할 수 있다면 인간과 컴퓨터간의 자연스럽고 지적인 인터페이스를 구축할 수 있게 된다. 본 논문은 별도의 센서를 부착하지 않은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 손 영역만을 분할한 후 자기 조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 신경망 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식함으로서 수화인식을 위한 보다 안정적이며 강인한 인식 시스템을 구현하고자 한다. 제안 방법으로는 피부색 정보를 이용하여 배경으로부터 손 영역만을 추출한 후 추출된 손 영역의 형상을 인식한다(전처리과정으로 모델이미지의 사이즈와 압축 및 컬러에 대한 정보를 정규화 시켰다). 또한 인식 효율을 높이기 위해 SOFM 신경망 알고리즘을 적용함으로서 보다 안정적으로 손 형상을 인식할 수 있게 되었으며, 손 형상 인식률에 대한 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었다. 그리고 인식된 손 형상의 의미를 텍스트로 보여줌으로서 사용자의 의사를 정확하게 전달할 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
• /
• v.25 no.11
• /
• pp.14-25
• /
• 2011

Full-Color LED lighting system requires efficient control of the lighting color in order to easily achieve various color effects. In this paper, we present not only a portable color scanner using color sensors which can control lighting color directly from detected color but also methods to convert detected color to a complementary color, similar colors and so on. In addition, we propose a compensation method for measured sensor color to reduce measurement errors more than 50[%] in detected color. The developed color scanner is applied to control full-color LED ceiling light for emotional lighting.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.04a
• /
• pp.762-765
• /
• 2015

본 논문에서는 물체의 모양 정보를 나타내는 물체 표면의 법선 벡터 데이터와 컬러 영상으로부터, 강한 표현력을 갖도록 학습을 통해 특징을 추출하는 효과적인 물체 인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템에서는 입력되는 깊이 영상을 물체 표면의 법선 벡터로 변환하여, 단순한 거리 측정치를 물체 인식에 유리한 표면 모양 정보로 활용하였을 뿐 아니라 센서 위치나 방향에 대한 의존성을 감소시켰다. 또한, 본 시스템에서는 실세계의 수많은 물체들의 고유한 특성들을 잘 표현해 줄 수 있도록, 다계층 학습을 통하여 특징을 추출하였다. 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용하여 다양한 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.566-567
• /
• 2019

개인이 스스로 자신의 건강 기록을 관리 가능한 스마트 헬스(s-Health), 웨어러블 컴퓨팅 기기들과 모바일 기기들이 헬스케어 도구로서 활용되기 시작하면서 모바일 기반의 헬스케어(m-Health)가 부상하고 있으며, 현재 여러 가지 Light Care 제품이 있으나 수면 유도 및 기상 유도 등과 같이 간단한 색상으로 LED Spectrum을 이용한 제품과 리모콘을 이용한 조명 색상을 조절하는 제품에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는 실제 사용자의 스트레스와 생활환경 등의 다중인지 요소를 이용해 스트레스 완화를 위한 LED 조명을 조정하며, 그 정보를 수집하여 헬스 케어 플랫폼과 연계한 컨텐츠를 구현하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.04a
• /
• pp.150-153
• /
• 2010

본 연구에서는 적외선 카메라를 이용하는 모션캡처 시스템에서의 전통적인 문제인 마커의 손실과 스왑을 해결할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 기본적으로 적외선 센서를 이용하여 마커의 위치를 계산하여 모션을 캡처하는 방식을 사용한다. 여기에 각 마커에 식별이 가능한 고유한 아이디를 지정할 수 있게 하기 위해 적외선 반사판의 색깔을 다르게 제작하였다. 적외선 카메라를 이용하여 마커에서 반사되는 적외선의 좌표를 촬영하고 일반 카메라를 이용하여 마커의 위치와 색깔을 구별한다. 실험 결과 각 마커의 식별이 가능했으며 카메라를 들고 이동하면서도 정확하고 빠르게 모션을 캡처할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.47 no.2
• /
• pp.86-94
• /
• 2010

In this paper, we propose spatially adaptive color demosaicing of noisy Bayer data. When sensor noises are not considered in demosaicing, they may degrade result image. In order to obtain high resolution image, sensor noises are considered in the color demosaicing step. We identify flat, edge and pattern regions at each pixel location to improve the performance of the algorithm and to reduce complexity. Based on the pre-classified regions, the demosaicing of the G channel is performed using the local statistics to reduce the interpolation error. The sensor noise is simultaneously removed by a modified version of non-local mean filter in the green and in the color difference domain. The R and B channels are interpolated easily using fully interpolated and denoised G and color difference values. Experimental results show that the proposed method achieves a significant improvement in terms of visual and numerical criteria, when compared to conventional methods.